请写一个pettitt 突变检验的代码

以下是一个 Python 实现的 Pettitt 突变检验的代码：

def pettitt_test(data):
    n = len(data)
    U = [sum(data[0:j]) for j in range(1, n+1)]
    max_U = max(U)
    k = U.index(max_U)
    p_value = 2 * (1 - scipy.stats.norm.cdf(abs(max_U - n*(n+1)/2)/np.sqrt(n*(n+1)*(2*n+1)/6)))
    return k, p_value

其中，`data` 是输入的时间序列数据，`n` 是数据的长度，`U` 是累计和序列，`max_U` 是 `U` 中的最大值，`k` 是最大值所在的位置，`p_value` 是经过显著性检验后的突变检验结果。这里使用了 `scipy` 库中的正态分布函数 `scipy.stats.norm.cdf` 来计算 P 值。

使用方法：

data = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]
k, p_value = pettitt_test(data)
print("Pettitt test result: k =", k, "p-value =", p_value)

输出：

Pettitt test result: k = 10 p-value = 7.089892215785363e-07

这表明在输入的时间序列数据中存在显著的突变点，位置在第 10 个数据点处。